(9/30)AI画像処理・画像生成技術のための画像品質評価

セミナー

AI画像処理・画像生成技術のための画像品質評価

～PSNR・SSIMからDeep Learning IQA、生成AI画像評価まで～

受講可能な形式：【ライブ配信】のみ

日　時	【ライブ配信】 2026年9月30日（水） 10:00～16:00
受講料(税込)	55,000円定価：本体50,000円＋税5,000円【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の55,000円）】 ※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。 2名様以降の受講者は、申込み前に会員登録をお済ませください。 ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。 ※3名様以上のお申込みの場合、上記１名あたりの金額で受講できます。 ※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。 ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。　　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。) ※他の割引は併用できません。 ※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料定価：44,000円定価：本体40,000円＋税4,000円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
ポイント還元	誠に勝手ながら2020年4月1日より、会員割引は廃止とさせて頂きます。当社では会員割引に代わり、会員の方にはポイントを差し上げます。ポイントは、セミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。会員でない方はこちらから会員登録を行ってください。
配布資料	Live配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) 　※セミナー資料は、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードいただきます。　　(開催前日を目安に、ダウンロード可となります) 　※ダウンロードには、会員登録（無料）が必要となります。
オンライン配信	【Live配信の視聴方法】【ライブ配信（Zoom使用）セミナー】　ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。・ZoomによるLive配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）【テキスト】　テキストは、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードできます。　　(開催前日を目安に、ダウンロード可となります) 【マイページ】　ID(E-Mailアドレス)とパスワードをいれログインしてください。　　>> ログイン画面
備　考	資料　付 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。本セミナーはサイエンス＆テクノロジー株式会社が主催いたします。

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(9/30)AI画像処理・画像生成技術のための画像品質評価

価格:

44,000円 (税込) ～ 55,000円 (税込)

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テレワーク応援キャンペーン【オンライン配信1名受講限定】	44,000円 (税込)	在庫あり
2名同時申込みで1名分無料	55,000円 (税込)	在庫あり
ライブ配信で参加	55,000円 (税込)	在庫あり

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セミナー講師

埼玉大学　大学院理工学研究科　数理電子情報部門
／　工学部　情報工学科　教授　博士（工学）　島村徹也　氏
【講師紹介】

セミナー趣旨

画像処理アルゴリズムや画像生成AIの発展に伴い、画像品質を客観的に評価する技術の重要性が急速に高まっている。従来のPSNRやSSIMなどの評価指標に加え、近年では人間の視覚特性を考慮したNo-Reference Image Quality Assessment（NR-IQA）やDeep Learningを用いた画像品質評価技術が広く利用されるようになった。さらにDiffusion ModelやGANによる生成画像の品質評価、医療画像AIの性能評価など、新たな課題も生じている。
本講座では画像品質評価の基礎から最新研究動向までを体系的に解説し、実際の画像処理・AIシステム開発において適切な評価技術を選択・活用できる知識を習得する。

第1部　画像品質評価の基礎
　1.1 なぜ画像品質評価が必要なのか
　　・画像処理システム開発の流れ
　　・AI画像処理の普及
　　・評価技術の重要性
　1.2 人間は画質をどう判断しているか
　　・Human Visual System
　　・知覚品質
　　・主観品質
　1.3 主観評価法
　　・MOS
　　・DMOS
　　・評価実験の設計法
　　・評価データベース

第2部　従来型画像品質評価指標
　2.1 Full Reference IQA
　　・MSE
　　・RMSE
　　・PSNR
　2.2 構造類似性評価
　　・SSIM
　　・MS-SSIM
　　・IW-SSIM
　2.3 特徴量ベース評価
　　・FSIM
　　・VIF
　　・GMSD
　2.4 指標の長所と限界
　　・なぜPSNRだけでは不十分なのか
　　・実例比較

第3部　No-Reference Image Quality Assessment
　3.1 NR-IQAとは
　　・参照画像不要評価
　3.2 自然画像統計
　　・NSSモデル
　　・MSCN係数
　3.3 代表的手法
　　・BRISQUE
　　・NIQE
　　・PIQE
　3.4 実利用事例
　　・カメラ画質評価
　　・通信画像品質評価

第4部　Deep Learningによる画像品質評価
　4.1 IQAとDeep Learning
　4.2 CNNベースIQA
　　・DeepIQA
　　・NIMA
　4.3 TransformerベースIQA
　4.4 学習用データベース
　　・LIVE
　　・CSIQ
　　・TID2013
　　・KonIQ-10k
　　・PIPAL
　4.5 最新研究動向
　　・Foundation Model活用
　　・Multimodal IQA

第5部　生成AI画像の品質評価
　5.1 Diffusion Modelの発展
　5.2 GANとDiffusion
　5.3 従来IQAでは何が評価できないのか
　5.4 生成画像評価指標
　　・FID
　　・IS
　　・CLIP Score
　　・PickScore
　5.5 AI生成画像特有の問題
　　・Hallucination
　　・不自然構造
　　・偽物画像

第6部　最新トピックと今後の展望
　6.1 医療画像AI評価
　　・Explainability
　　・信頼性評価
　6.2 大規模視覚言語モデルと品質評価
　6.3 Explainable IQA
　6.4 研究室内での研究事例
　　・歪み分類
　　・Reliability-Aware Distortion Classification
　　・Explainable Quality Assessment
　6.5 今後の研究テーマ
　　・Foundation ModelによるIQ
　　・Diffusion画像品質評価
　　・医療AI品質保証
　　・マルチモーダル品質評価

質疑応答

※書籍・セミナー・手順書のご注文に関しましては株式会社イーコンプレスが担当いたします。

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